元学习为破解医疗数据孤岛难题提供了创新路径，但其落地仍需解决数据异质性、模型可解释性等核心挑战。随着AutoML与隐私计算技术的融合，跨机构医疗AI将迎来更大发展空间。

由于数据分布不均衡和标注成本高，跨模态知识迁移学习（Cross-Modal Knowledge Transfer Learning, CMKTL）成为解决医疗AI瓶颈的关键技术。跨模态知识迁移技术正在重塑医疗AI的开发范式，通过有效整合多源异构数据，显著提升了诊断准确率和模型泛化能力。随着多模态预训练模型的持续演进，医疗领域的AI应用将进入新的发展阶段。利用预训练大模型（如CLIP）作为教师模型，

传统机器学习方法在面对新数据时往往导致灾难性遗忘，而医疗场景中数据分布偏移（如新疾病出现、新诊疗方案实施）要求模型具备持续学习（Continual Learning）和任务适应性优化（Task Adaptation Optimization）能力。例如，电子健康记录（EHR）随时间演变，新疾病谱的出现（如新型传染病）要求模型快速适应。这种动态性使得静态模型训练失效。随着医疗AI向实时化、个性化发展

通过融合预训练语言模型、知识图谱和临床规则引擎，系统能从非结构化文本中提取高价值知识。医疗文本数据（如电子健康记录、医学文献和临床笔记）蕴含丰富的临床信息，但其非结构化特性严重阻碍了知识的高效利用。深度语义解析与临床知识抽取技术通过人工智能方法，将原始文本转化为结构化知识库，为精准医疗、药物研发和临床决策提供核心支持。基于Transformer的预训练模型（如BioBERT、ClinicalBER